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传统大模型可以协助机器人处理决策、任务拆解和常识理解等慢通道反应任务，但不适合做强实时性和高稳定性的机器人规划与控制快通道反应任务。具身智能（人工智能在物理世界的进一步延伸，一般是指可以感知、理解物理世界并与其形成互动的智能系统）小脑模型可以通过多模型投票等集成学习方法，结合机器人本体结构与环境特性选择合理的模型控制算法，确保机器人在理解自身本体约束的前提下，完成高动态、高频、鲁棒的规划控制动作，使智能机器人更加满足现实世界的精细操作与实时控制需求。
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如今，郭增磊这位优秀的“单兵”带出了一支优秀的队伍。包括他在内的多名职工在沈阳铁路局供电系统冬季接触网专业应急处置对抗赛、锦州供电段冬季班组应急对抗赛等竞赛中取得名次。郭增磊也凭借精湛的技术和工作上的优异表现，获得了“尼红式青年标兵”“先进生产者”“优秀兼职教师”“新时代·沈铁榜样”等荣誉称号。这个年轻的工区，焕发出勃勃生机与活力，连续几年被评为“先进班组”。
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